Os dados são a base para capturar o valor máximo da tecnologia de IA e resolver problemas de negócios rapidamente. No entanto, para desbloquear o potencial das tecnologias generativas de IA, existe um pré-requisito fundamental: os seus dados precisam de ser devidamente preparados. Nesta postagem, descrevemos como usar IA generativa para atualizar e dimensionar seu pipeline de dados usando Tela do Amazon SageMaker para preparação de dados.
Normalmente, o trabalho de pipeline de dados requer uma habilidade especializada para preparar e organizar dados para os analistas de segurança usarem para extrair valor, o que pode levar tempo, aumentar os riscos e aumentar o tempo de obtenção de valor. Com o SageMaker Canvas, os analistas de segurança podem acessar com facilidade e segurança os principais modelos básicos para preparar seus dados com mais rapidez e remediar riscos de segurança cibernética.
A preparação de dados envolve formatação cuidadosa e contextualização cuidadosa, trabalhando retroativamente a partir do problema do cliente. Agora, com o bate-papo do SageMaker Canvas para capacidade de preparação de dados, os analistas com conhecimento do domínio podem preparar, organizar e extrair valor rapidamente dos dados usando uma experiência baseada em bate-papo.
Visão geral da solução
A IA generativa está revolucionando o domínio da segurança ao fornecer experiências personalizadas e em linguagem natural, melhorando a identificação e remediação de riscos, ao mesmo tempo em que aumenta a produtividade dos negócios. Para este caso de uso, usamos o SageMaker Canvas, Gerenciador de dados do Amazon SageMaker, Lago de segurança amazônico e Serviço de armazenamento simples da Amazon (Amazon S3). O Amazon Security Lake permite agregar e normalizar dados de segurança para análise, a fim de obter uma melhor compreensão da segurança em toda a sua organização. O Amazon S3 permite armazenar e recuperar qualquer quantidade de dados a qualquer hora e lugar. Ele oferece escalabilidade, disponibilidade de dados, segurança e desempenho líderes do setor.
O SageMaker Canvas agora oferece suporte a recursos abrangentes de preparação de dados desenvolvidos pelo SageMaker Data Wrangler. Com essa integração, o SageMaker Canvas fornece um espaço de trabalho sem código de ponta a ponta para preparar dados, construir e usar aprendizado de máquina (ML) e Rocha Amazônica modelos básicos para acelerar o tempo entre os dados e os insights de negócios. Agora você pode descobrir e agregar dados de mais de 50 fontes de dados e explorar e preparar dados usando mais de 300 análises e transformações integradas na interface visual do SageMaker Canvas. Você também verá um desempenho mais rápido para transformações e análises e se beneficiará de uma interface de linguagem natural para explorar e transformar dados para ML.
Nesta postagem, demonstramos três transformações principais; filtragem, renomeação de coluna e extração de texto de uma coluna no conjunto de dados de descobertas de segurança. Também demonstramos o uso do recurso de bate-papo para preparação de dados no SageMaker Canvas para analisar os dados e visualizar suas descobertas.
Pré-requisitos
Antes de começar, você precisa de uma conta AWS. Você também precisa configurar um Estúdio Amazon SageMaker domínio. Para obter instruções sobre como configurar o SageMaker Canvas, consulte Gere previsões de aprendizado de máquina sem código.
Acesse a interface de bate-papo do SageMaker Canvas
Conclua as etapas a seguir para começar a usar o recurso de bate-papo do SageMaker Canvas:
- No console do SageMaker Canvas, escolha Organizador de dados.
- Debaixo Conjuntos de dados, escolha Amazon S3 como origem e especifique o conjunto de dados de descobertas de segurança do Amazon Security Lake.
- Escolha seu fluxo de dados e escolha Bate-papo para preparação de dados, que exibirá uma experiência de interface de bate-papo com instruções guiadas.
Dados de filtro
Para esta postagem, primeiro queremos filtrar avisos críticos e de alta gravidade, por isso inserimos instruções na caixa de bate-papo para remover descobertas que não sejam críticas ou de alta gravidade. O Canvas remove as linhas, exibe uma visualização dos dados transformados e oferece a opção de usar o código. Podemos adicioná-lo à lista de etapas do Passos painel.
Renomear colunas
A seguir, queremos renomear duas colunas, então inserimos na caixa de chat o seguinte prompt, para renomear o desc e título colunas para Descoberta e Remediação. O SageMaker Canvas gera uma visualização e, se você estiver satisfeito com os resultados, poderá adicionar os dados transformados às etapas do fluxo de dados.
Extrair texto
Para determinar as regiões de origem das descobertas, você pode inserir instruções no chat para Extraia o texto da região da coluna UID com base no padrão arn:aws:security:securityhub:region:*
e crie uma nova coluna chamada Região) para extrair o texto da região da coluna UID com base em um padrão. O SageMaker Canvas então gera código para criar uma nova coluna de região. A visualização dos dados mostra que as descobertas se originam de uma região: us-west-2
. Você pode adicionar essa transformação ao fluxo de dados para análise downstream.
Analise os dados
Finalmente, queremos analisar os dados para determinar se existe uma correlação entre a hora do dia e o número de descobertas críticas. Você pode inserir uma solicitação para resumir descobertas críticas por hora do dia no chat, e o SageMaker Canvas retornará insights úteis para sua investigação e análise.
Visualize as descobertas
A seguir, visualizamos as descobertas por gravidade ao longo do tempo para incluí-las em um relatório de liderança. Você pode pedir ao SageMaker Canvas para gerar um gráfico de barras de gravidade em comparação com a hora do dia. Em segundos, o SageMaker Canvas criou o gráfico agrupado por gravidade. Você pode adicionar essa visualização à análise no fluxo de dados e baixá-la para o seu relatório. Os dados mostram que as descobertas se originam de uma região e acontecem em momentos específicos. Isso nos dá confiança sobre onde concentrar nossa investigação de descobertas de segurança para determinar as causas raízes e as ações corretivas.
limpar
Para evitar incorrer em cobranças não intencionais, conclua as etapas a seguir para limpar seus recursos:
- Esvazie o bucket S3 que você usou como origem.
- Saia do SageMaker Canvas.
Conclusão
Nesta postagem, mostramos como usar o SageMaker Canvas como um espaço de trabalho sem código de ponta a ponta para preparação de dados para criar e usar modelos básicos do Amazon Bedrock para acelerar o tempo de coleta de insights de negócios a partir de dados.
Observe que esta abordagem não se limita às descobertas de segurança; você pode aplicar isso a qualquer caso de uso de IA generativa que use a preparação de dados em sua essência.
O futuro pertence às empresas que conseguem aproveitar eficazmente o poder da IA generativa e de grandes modelos de linguagem. Mas, para isso, devemos primeiro desenvolver uma estratégia de dados sólida e compreender a arte da preparação de dados. Ao usar IA generativa para estruturar nossos dados de forma inteligente e trabalhar retroativamente a partir do cliente, podemos resolver problemas de negócios com mais rapidez. Com o bate-papo do SageMaker Canvas para preparação de dados, é fácil para os analistas começar e capturar valor imediato da IA.
Sobre os autores
Sudeesh Sasidharan é arquiteto de soluções sênior na AWS, dentro da equipe de energia. Sudeesh adora experimentar novas tecnologias e construir soluções inovadoras que resolvam desafios de negócios complexos. Quando ele não está projetando soluções ou mexendo nas tecnologias mais recentes, você pode encontrá-lo na quadra de tênis trabalhando no backhand.
John Klacynski é gerente principal de soluções para clientes na equipe de fornecedores independentes de software (ISV) da AWS. Nessa função, ele ajuda programaticamente os clientes ISV a adotar tecnologias e serviços da AWS para atingir suas metas de negócios com mais rapidez. Antes de ingressar na AWS, John liderou equipes de produtos de dados para grandes empresas de bens de consumo, ajudando-as a aproveitar insights de dados para melhorar suas operações e tomada de decisões.
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- PlatoAiStream. Inteligência Web3. Conhecimento Amplificado. Acesse aqui.
- PlatãoESG. Carbono Tecnologia Limpa, Energia, Ambiente, Solar, Gestão de resíduos. Acesse aqui.
- PlatoHealth. Inteligência em Biotecnologia e Ensaios Clínicos. Acesse aqui.
- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-security-findings-faster-with-no-code-data-preparation-using-generative-ai-and-amazon-sagemaker-canvas/
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